Архив статей журнала
Цель исследования. Цель исследования состоит в том, чтобы подтвердить или опровергнуть экологическую детерминированность возникновения социально значимых заболеваний у населения Москве на основе анализа данных по экологическим и здравоохранительным показателям в разрезе муниципальных единиц города. Материалы и методы. В статье проведен анализ российской и зарубежной библиографии по проблеме исследования. На основе собранных и обработанных открытых данных по экологическим показателям и по заболеваемости населения в различных районах Москвы были проведены различные виды анализа для выявления взаимосвязи между этими данными. Для классификации социально значимых заболеваний на основе экологических показателей места проживания были построены модели машинного обучения. Математическую основу методов машинного обучения составляют метод k-ближайших соседей, многослойный перцептрон, градиентный бустинг. Для построения моделей использован программный инструмент Jupyter Notebook, поддерживающий язык программирования Python. Результаты. Корреляционно-регрессионный анализ показал, что между некоторыми выбранными экологическими показателями и возникновением социально значимых заболеваний существует статистически значимая корреляция. Данный результат говорит о возможной взаимосвязи, что является одним из главных выводов данной работы. Разработан веб-интерфейс для автоматизации анализа новых данных с помощью построенных моделей машинного обучения, использованных при проведении регрессионного анализа для построения бинарной логистической модели (предсказание на основе собранных данных людей с социально значимыми заболеваниями) и модели мультиклассовой классификации (предсказание на основе собранных данных, какая именно болезнь может быть выявлена у человека). Проведен анализ используемых моделей машинного обучения, определена наилучшая модель для классификации социально значимых заболеваний. Заключение. В результате проведенного исследования удалось собрать полноценную информацию о различных экологических показателях и наличии или отсутствии различных объектов, оказывающих воздействие на окружающую среду. Эти данные были использованы не только в моделях машинного обучения, но и для формирования объективной оценки экологической обстановки муниципальных единиц города Москвы. Поскольку было реализовано автоматическое обновление рейтинга для динамических данных данный результат может быть использован обычными пользователями, не имеющих достаточных квалификаций в экологии и медицине для самостоятельного анализа экологического состояния районов. Считаем, что такие исследования наверняка приведут к эффективным практическим решениям в данной области.
Проводимая экономическая политика превратила Китай в крупную торговую державу. По размеру ВВП китайская экономика является первой экономикой мира в течение ряда последних лет, быстрорастущие торговые потоки Китая сделали его крупнейшим торговым партнером для многих стран. За последние двадцать лет происходил стремительный рост экспорта и импорта. В статье выдвинута гипотеза о наличии структурной нестабильности в динамике экспорта Китая за период с 2000 по 2020 гг. Гипотеза была подтверждена и в динамике экспорта и импорта были выделены два периода с разным характером основной тенденции развития: с 2000 по 2008 гг. и с 2009 по 2020 гг. Для каждого этапа подобраны уравнения тренда, описывающие динамику экспорта и импорта и выполнен интервальный прогноз показателей на 2021 год. Материалы и методы. В ходе работы применялся динамический, структурный анализ аналитической и статистической информации; использовались методы аналитического, логического, системного, корреляционно-регрессионного анализа, а также анализ структурных изменений. Анализ проводился с использованием программы Statistica 10.0. Результаты. Выявлено изменение значения коэффициента покрытия импорта экспортом до и после структурных изменений в динамике основных внешнеэкономических показателей и дана оценка их статистической значимости. Проведен анализ влияния динамики экспорта на динамику ВВП и установлено, что до структурных изменений влияние динамики экспорта на динамику ВВП было статистически не значимо, а после структурного перелома - динамика экспорта стала оказывать непосредственное влияние на изменение ВВП Китая. Заключение. Анализ официальных статистических данных об основных показателях внешнеэкономической деятельности Китая за период с 2000 по 2020 гг. позволил отметить, что объем китайского экспорта вырос за период 2010-2019 гг. с 1,58трлнв2010г.(10,342,50 трлн в 2019 г. (12,81% общемирового экспорта). В 2019 г. КНР по-прежнему занимал 1-е место по стоимости экспорта среди всех стран мира. Несмотря на сложный 2020 г. экспорт Китая достиг почти 2,6 трлн долларов США и увеличился по сравнению с 2019 г. на 4%. Также Китай занимает передовые позиции по экспорту высокотехнологичных товаров - их объем составляет 731,9 млрд долл. США, доля экспорта в общемировом объеме 25%. При этом динамика экспорта Китая за период с 2000 по 2020 гг. была неоднородна и характеризовалась структурной нестабильностью. Можно выделить два этапа с разным характером основной тенденции развития: с 2000 по 2008 гг. и с 2009 по 2020 гг. Исходя из этого, авторы пришли к заключению, что для описания основной тенденции развития динамики экспорта и импорта за период с 2000 по 2008 гг. наилучшим образом подойдет экспоненциальная модель. Для описания основной тенденции развития динамики экспорта и импорта в период с 2009 по 2020 гг. - логарифмическая модель. Исследование согласованности изменения объемов экспорта и импорта показало, что в период с 2009 по 2020 гг. характеризовался большей согласованностью основных внешнеторговых потоков Китая, чем период с 2000 по 2008 гг. В период до структурного перелома в динамике экспорта и импорта коэффициент покрытия варьировал со 105,7% до 127,6%, в период после структурного перелома коэффициент покрытия изменялся со 108,9% до 135,4%. Проверка статистической значимости различий коэффициента покрытия импорта экспортом до и после структурного перелома показала, что различия являются статистически не значимыми. В период с 2000 по 2008 гг. динамика экспорта Китая не оказывала статистически значимого влияния на динамику ВВП страны. С 2009 по 2020 гг. после структурных изменений в характере динамики основных показателей внешней торговли Китая, изменение экспорта стало оказывать статистически значимое влияние на динамику ВВП. Рост экспорта Китая на 1% в настоящее время приводит к росту объема ВВП на 0,25%. Практическая значимость работы определяется разработанной методикой анализа структурных изменений в динамике экспорта и импорта, рассмотренных на примере Китая.